[发明专利]一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法有效
| 申请号： | 201811213324.8 | 申请日： | 2018-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN109376778B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 皇甫皓宁;童楚东;俞海珍 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315211 浙江省宁波*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法，旨在为各参考故障实施特征变量选择与加权，并建立特征变量加权主成分分析模型，从而实施在线故障分类诊断。具体来讲，本发明方法利用近邻成分分析算法，逐个为各参考故障类型区分出特征变量及其异常程度。然后，利用主成分分析算法为各个故障类型加权后的特征变量建立单分类模型。最后，利用这些单分类模型实施在线故障数据所对应的故障类型的诊断。本发明方法利用各故障的特征变量实施故障分类诊断不仅能消除非特征变量的干扰影响，而且在建立单分类模型时通过加权处理还能凸显各个特征变量的差异。因此，本发明方法是一种更为优选的故障分类诊断方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 变量 加权 故障 分类 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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